基于统计分析的江苏省雾霾影响因素研究

为对江苏省雾霾的治理提出有针对性、科学有效的措施,综合运用多元统计分析、主成分分析和因子分析等方法,对江苏省各地级市的雾霾影响因素和空气质量指标(AQI)的关系进行了对比分析。结果表明:江苏省第二产业占比、面积和人均机动车拥有量与雾霾污染均呈负相关。最后提出江苏省第二产业占比小和占地面积小的城市应更加注重雾霾污染的防治,江苏省人均机动车拥有量小的城市应更加重视制定和执行限制机动车排放的相关规定,江苏省13个地级市应更加注重雾霾防治的经验交流,进行多城市联合治理雾霾。

基于PSR模型的上海市雾霾影响因素空间差异分析

首先阐述城市雾霾影响因素的PSR(Pressure-State-Response)概念系统,然后将PSR框架引入到城市雾霾影响因素评价指标体系中,采用主成分分析法对评价指标进行赋权,对上海市7个区的雾霾影响因素空间差异水平进行评价。结果显示:(1)上海市雾霾影响因素得分有两个明显的区域差异,区位人口、经济压力、绿地覆盖率造成的浦东新区与其余6个区之间的差异大以及黄浦区的SO_2、NO_2、PM_(2.5)的日均浓度比除浦东新区之外的其余5个区少;同时得出状态层以及响应层中的PM_(2.5)、SO_2和绿地覆盖率指标对城市雾霾影响显著;(2)利用SPSS17.0进行相关性分析,得出上海市雾各区霾影响因素与其PSR系统协调度呈正相关。说明各地区的影响因素对各地区的影响越大,其协调度基本也越高。

基于层次贝叶斯模型的成渝地区双城经济圈雾霾监测影响因素分析

目的建立科学有效的雾霾影响因素分析方法,解决成渝地区区域性中轻度大气污染问题。方法获取成渝地区双城经济圈2014—2022年空气质量逐时监测数据,结合数据的嵌套结构特征,构建年度时间-站点-地区三水平层次贝叶斯发展模型,并进行经典OLS、IGLS估计,经验贝叶斯和完全贝叶斯的对比分析,论证了完全贝叶斯方法的优势。结果PM_(2.5)浓度受大气污染物、气象、人口、经济、产业结构、农业生产综合因素影响,PM_(2.5)浓度变化速率受到CO、SO2和城镇化率的影响。结论利用层次模型建模分析具有嵌套多层次结构的雾霾监测数据,更科学合理,再借助贝叶斯统计具有利用先验信息和学习机理的优势,更有助于提高模型参数估计和预测精度。

基于XGBoost的雾霾预测方法

为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方法进行特征选择,选择影响因素较大且冗余度较小的特征作为影响雾霾的显著特征,构建XGBoost模型对其进行训练与预测。实验结果表明,该方法在准确度以及时间损耗都表现较好,能够较准确地实现雾霾短时预测。

基于层次模型的全国主要城市雾霾监测评估及影响因素研究

近年来雾霾问题是我国环境污染重要问题。为了研究雾霾影响因素和成因,本文利用网络爬虫技术,抓取了全国31个主要城市289个国控站点在2014年6月-2018年12月期间8项空气质量实时监测数据。首先,选择东南西北中具有代表性的5个城市,分别对各站点逐年空气一级比例趋势、PM10日均值、AQI月均值、PM10年月均值、PM2.5和PM10年均值进行了可视化探索分析;并对PM10月均值和中位数进行对比研究;分析显示主要城市各站点初始水平和下降趋势存在明显差异,日月均值与年均值的影响特征差异明显。其次,在直观分析基础上,基于站点雾霾监测和城市影响年度数据嵌套结构特征,建立雾霾监测评估体系,构建了基于主要城市一站点一年度时间三水平雾霾监测评估层次模型;从整体拟合效果和参数估计两方面比较验证了层次模型优于一般线性模型。最后,根据模型建构和可视化分析,阐释了站点监测指标和主要城市经济社会核心指标对PM2.5和PM10的影响权重,并提出治理雾霾的合理化对策建议。